Estimativas do estoque e dinâmica de biomassa acima do solo utilizando diferentes abordagens estatístcas e dados LiDAR em floresta tropical

Orientadora: Prof.ª Drª Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Dr. Carlos Alberto Silva, Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta; Prof. Dr. Sebastião do Amaral MachadoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 25/02/2019Inclui referênciasÁrea de Concentração: Manejo FlorestalResumo As florestas tropicais são consideradas como os ecossistemas vegetais que mais estocam carbono, devido ao acúmulo de biomassa em seus tecidos durante seu desenvolvimento. A floresta Amazônica se destaca pela sua extensão, sendo considerada a maior floresta tropical do mundo. Assim, frente às principais discussões de mudanças climáticas globais, a floresta Amazônica tem sido apontada como umas das alternativas para redução de gases do efeito estufa, principais responsáveis pelas mudanças climáticas globais. Nesse sentido, esta pesquisa foi dividida em duas etapas: A primeira etapa objetivou realizar uma análise da dinâmica da biomassa acima do solo (AGB) em floresta tropical através de dados de LiDAR aerotransportado, relacionando com mudanças estruturais identificadas automaticamente. A segunda etapa teve como objetivo comparar diferentes abordagens para a estimativa de AGB em floresta tropical, bem como analisar a dinâmica da AGB em uma floresta tropical que foi seletivamente explorada. O primeiro estudo foi conduzido na Floresta Nacional (FLONA) do Jamari, em Rondônia - Brasil. Neste estudo, foram utilizados dados de LiDAR e de inventário florestal. A metodologia foi constituída de processamento dos dados LiDAR para obtenção do modelo de altura de copa (CHM) e das métricas para estimativa de AGB. Dois modelos disponíveis na literatura foram utilizados para as estimativas de AGB de campo e via métricas LiDAR. Após este procedimento, uma análise das mudanças dos estoques de AGB em nível de paisagem e também das mudanças estruturais identificadas foi realizada. O segundo estudo foi conduzido em uma floresta tropical seletivamente explorada no leste da Amazônia. Os dados de campo foram constituídos de 85 parcelas, enquanto que os dados LiDAR foram obtidos em 2012, 2014 e 2017. Modelos no nível da parcela foram primeiramente desenvolvidos usando 6 métricas baseadas na análise de PCA e quatro abordagens de aprendizado de máquina foram implementados e comparados com o modelo de regressão linear (OLS). Os resultados de ambos os capítulos mostraram que o LiDAR é uma ferramenta de grande potencial para a estimativa do estoque e da dinâmica de AGB em florestas tropicais, permitindo desta forma que diferentes análises sejam desenvolvidas. Foram mensuradas de forma automática 40 copas para cada ano no estrato superior da floresta, e com estas, observou-se que houve acréscimos estruturais positivos que não influenciaram nas estimativas dos estoques de AGB. Os resultados do segundo capítulo mostraram que entre as abordagens utilizadas, o método de regressão linear foi superior às demais abordagem, entretanto, abordagens não paramétricas como Random Forest e Support Vector Machine também mostraram potencial para estimativas de AGB e podem ser utilizadas quando necessário. Os resultados do segundo capítulo também revelaram que era possível mapear os estoques de AGB com uma precisão aceitável (RMSE <20%), dessa forma, foi possível analisar com precisão as mudanças ao longo do tempo dos estoques de biomassa em uma floresta seletivamente explorada. Palavras-chave: Amazônia, sensoriamento remoto, predição de biomassa, métodos de estimação.Abstract Tropical forests are considered the most carbon-storing plant ecosystems due to the accumulation of biomass in their tissues during their development. The Amazon rainforest stands out for its extension, being considered the largest tropical forest in the world. Faced with the main discussions of global climate change, the Amazon rainforest has been identified as an alternative to reduce greenhouse gases, which are the main cause of global climate change. Thereby, this research was divided into two stages. The first stage was to perform an analysis of the aboveground biomass (AGB) dynamics in tropical forest from airborne LiDAR data, relating them to the structural changes identified automatically. The second stage was aimed at comparing different approaches to estimate AGB in tropical forest, as well as to analyze the dynamics of AGB in a tropical forest that was selectively explored. The first study was conducted in the Jamari National Forest (FLONA), in Rondônia - Brazil. Airborne LiDAR and forest inventory were used and the methodology was consisted of processing the LiDAR data to obtain Canopy Height Models (CHM) and also the metrics for estimating AGB at plot and landscape level. Two allometric models available in the literature were used for AGB estimates. The first was used to estimate the AGB from the field and the other was used for the estimations via LiDAR metrics. After this, an analysis was made of the changes in AGB stocks at the landscape level and also of the structural changes identified. The second study was conducted in a selectively exploited tropical forest in eastern Amazonia. The field data were composed of 85 plots. LiDAR data were obtained in 2012, 2014 and 2017. Plotlevel models were first developed using 6 metrics based on PCA analysis and four machine learning approaches were implemented and compared with the linear regression model (OLS). The results of both chapters showed that the LiDAR is a tool with great potential for the estimation of the stock and the dynamics of AGB in tropical forests, thus allowing different analyzes to be developed. From two LiDAR surveys (2011-2013), 40 crowns were automatically measured for each year in the superior stratum of the forest, and with these, it was observed that there were positive structural increases that did not influence of AGB stocks. The results of the second chapter showed that among the approaches used, the linear regression method was superior to the other approaches, however, non-parametric approaches such as Random Forest and Support Vector Machine also shown potential for AGB estimates and may be used when required. The results of the second chapter also revealed that it was possible to map AGB stocks with acceptable accuracy (RMSE <20%), so it was possible to safely analyze the changes over time in biomass stocks in a forest that was selectively exploited. Keywords: Amazon, remote sensing, biomass prediction, methods

AVALIAÇÃO ESPECTRAL E TEMPORAL DE REMANESCENTES DA MATA ATLÂNTICA COM DADOS SPOT-VGT E VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS

A Mata Atlântica é um dos biomas mais ricos do mundo em termos de biodiversidade e endemismo. Nesse sentido, a cidade de Porto Alegre é uma das capitais com maior porcentagem de remanescentes naturais do bioma, o que atesta a necessidade de entendimento e monitoramento da dinâmica dessas áreas florestais. Considerando que as ações de conservação e proteção destas áreas são grandes desafios, este trabalho objetivou analisar a dinâmica espectral e temporal de remanescentes florestais do bioma Mata Atlântica, na cidade de Porto Alegre, RS. Para isto, foram adquiridas séries temporais de Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) provenientes de imagens de 10 dias do SPOT Vegetation, no período de 2012-2014. Além dos dados de NDVI, dados meteorológicos de temperatura e precipitação foram utilizados para complementar as análises. Foi observado que o padrão de comportamento da vegetação apresentou um ciclo definido nos dados decendiais de NDVI e este ciclo está claramente associado com as variações nas variáveis climáticas temperatura e precipitação. A variável temperatura mostrou-se mais correlacionada com os dados de NDVI do que a precipitação, principalmente pela capacidade de resiliência dos remanescentes florestais a períodos curtos de déficit hídrico. As variações nos dados temporais de NDVI podem ajudar a compreender o efeito de fatores climáticos sobre a vegetação local, podendo assim auxiliar no planejamento e mitigação de grande escala

MODELING PINUS ELLIOTTII GROWTH WITH MULTITEMPORAL LANDSAT DATA: A STUDY CASE IN SOUTHERN BRAZIL

Remote sensing data are a key proxy to forest monitoring and management at local, regional and global scales. Considering the hypothesis that NDVI and EVI can be used at least during one decade to monitor Pinus elliottii in Southern Brazil, the objective of this study was to identify saturation time after planting of these vegetation indices in a Pinus elliottii plantation and the most suitable index by adjusting theoretical functions to each one of them. Based on Landsat Surface Reflectance Higher-Level Data Products, 32 scenes were selected between 1984 to 2015. A set of theoretical polynomial, gaussian and logistic mathematical functions were applied to fit the experimental data on vegetation indices. The determination coefficient (R²) and RMSE at 95% probability were also used. Finally, EVI efficiency was tested by changing the L parameter. The logistic model was the one that best explained the data resulting from NDVI and EVI over time. NDVI was more effective than EVI for this forest monitoring, identifying the forest growth pattern until its 18 years of age. EVI may have been saturated after 14 years and the L factor may be set to near to zero to achieve a higher coefficient of determination.Remote sensing data are a key proxy to forest monitoring and management at local, regional and global scales. Considering the hypothesis that NDVI and EVI can be used at least during one decade to monitor Pinus elliottii in Southern Brazil, the objective of this study was to identify saturation time after planting of these vegetation indices in a Pinus elliottii plantation and the most suitable index by adjusting theoretical functions to each one of them. Based on Landsat Surface Reflectance Higher-Level Data Products, 32 scenes were selected between 1984 to 2015. A set of theoretical polynomial, gaussian and logistic mathematical functions were applied to fit the experimental data on vegetation indices. The determination coefficient (R²) and RMSE at 95% probability were also used. Finally, EVI efficiency was tested by changing the L parameter. The logistic model was the one that best explained the data resulting from NDVI and EVI over time. NDVI was more effective than EVI for this forest monitoring, identifying the forest growth pattern until its 18 years of age. EVI may have been saturated after 14 years and the L factor may be set to near to zero to achieve a higher coefficient of determination

Dynamics of Above-Ground Biomass in the Brazilian Amazon Using LiDAR Data

Tropical forest biomass plays an important role in the global carbon cycle. Thus, a better understanding of variations in the stocks, dynamics and structure of tropical forests is important to understanding the global carbon cycle. In this sense, the objective of this study was to evaluate the dynamics of above-ground biomass (AGB) in a rainforest using LiDAR (Light Detection and Ranging) data over a period of two years (2011-2013). Automatic crown detection techniques were used in a complementary way to observe whether structural changes may influence the dynamics of AGB. The study was conducted in Jamari National Forest in Rondonia. The methodology was composed of LiDAR processing and classification of objects (Crowns). Estimates of AGB were generated via LiDAR for the forest inventory plots and for the sample of the study area. Strong correlations were observed between estimates of AGB (r 0.88). The structural changes identified in the outlined crowns did not influence the values obtained for the sample area, which presented a reduction pattern (5.64%). Despite the negative changes that occurred in this study, no significant difference (p 0.05; Tukey test) of AGB was found among the evaluated period. The LiDAR technology has great potential for detecting large- scale changes and it is possible to obtain accurate environmental information (AGB). The approach used in the study may contribute for further analyses aimed at evaluating changes in AGB stock

ANÁLISE MÉTRICA DA COBERTURA FLORESTAL DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PEQUENO - PR

O uso e a ocupação da terra de forma não planejada modificam a paisagem a ponto de torná-la mais suscetível a perturbações ambientais. Dentre as principais perturbações, destaca-se a fragmentação florestal. Para avaliar esse tipo de perturbação o uso do Sistema de Informação Geográfica (SIG) é indicado por apresentar ferramentas de análise espacial apropriadas para esse fim.  O objetivo deste estudo é analisar a cobertura florestal da bacia hidrográfica do rio Pequeno com a aplicação de métricas de ecologia de paisagem, assim como analisar a conexão destas áreas com os cursos d’água. Foram utilizados dados vetoriais do uso da terra, hidrografia e da bacia Rio Pequeno, adquiridos pelo Instituto Águas Paraná. A área de estudo apresenta 47,16% de cobertura florestal, sendo composta pelas classes de vegetação arbórea, vegetação arbustiva e vegetação arbórea plantada. Nessas classes há um elevado número de fragmentos com uma área menor que 10ha, indicando uma paisagem fragmentada. As classes de vegetação natural apresentam formas mais irregulares (>2,0), enquanto que a classe de vegetação plantada apresenta um padrão mais regular de forma (1,84). Apenas 50% dos fragmentos de vegetação natural estão conectados aos cursos d’água. Esses resultados indicam que a bacia estudada está sofrendo com perturbações ambientais devido ao uso e ocupação da terra de forma indiscriminada. Portanto, a análise da estrutura e a espacialização via SIG culminam em produção de informações importantes que auxiliam na tomada de decisão para o manejo e conservação da paisagem

CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA DE COPAS DE ÁRVORES EM IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL

O presente estudo teve como objetivo avaliar o potencial de uso de imagens de alta resolução espacial para a extração da área de copa de árvores em floresta nativa utilizando classificação supervisionada. Uma imagem do sensor multiespectral a bordo do satélite Worldview-2 foi adquirida, na qual foram testados três algoritmos de classificação digital de imagens. Com os resultados das classificações, foram delimitadas 51 copas de árvores, que foram localizadas em campo para a coleta de informações como diâmetro na altura do peito (DAP), altura estimada, diâmetro de base, identificação, e medição de 8 raios de copa para formar a área de copa (AC). O algoritmo SVM apresentou o melhor resultado dentre os métodos de classificação testados. Foi encontrado um R² de 0,57 entre AC em campo e o DAP. A relação AC/DAP indica que houve um aumento da área de copa à medida que aumentou o DAP. O R² entre a AC obtida por satélite e o DAP foi de 0,55. A obtenção do parâmetro AC via classificação supervisionada pode servir de base para delimitação de copas, porém, deve-se ter cuidado com este processo para não superestimar as áreas, devido à complexidade do dossel de uma floresta nativa

IMPACTO DO USO DA TERRA NA EFICIÊNCIA DO SEQUESTRO DE CARBONO NO SUL DA AMAZÔNIA

Esta pesquisa objetivou analisar a eficiência do carbono sequestrado em diferentes classes de uso e ocupação da terra entre os anos de 1989 a 2016 do município de Lucas do Rio Verde, Mato Grosso, situado na fronteira sul da Amazônia. Foram utilizadas duas imagens orbitais da série Landsat (TM e OLI), ambas do mês de julho. Efetuou-se a seleção do melhor método de classificação do uso e ocupação da terra, testando-se algumas composições de bandas. A estimativa da eficiência do carbono sequestrado foi efetuada pelo índice CO2eflux. Para a classificação das categorias, foi selecionado o método de Máxima Verossimilhança, com composição de bandas: infravermelho médio 1, infravermelho próximo e vermelho. Em 27 anos, a área classificada como agricultura obteve um aumento de 172,90%, sendo a vegetação nativa a mais afetada (-45,26%) em perda de área. Neste período, identificou-se uma redução da média da eficiência do sequestro de carbono da vegetação nativa (48,48%) e da área total (52,17%), que ocorreu devido a perda da cobertura nativa, na qual consiste na cobertura de maior atividade fotossintética, portanto maior carbono fixado. Conclui-se que as alterações do uso da terra impactam na eficiência do sequestro de carbono da área de estudo no período analisado.Palavras-chave: análise temporal, CO2eflux, classificação digital de imagens. IMPACT OF LAND USE ON THE EFFICIENCY OF CARBON SEQUESTRY IN THE SOUTH OF THE AMAZON ABSTRACT:The objective of this research was to analyze the efficiency of the sequestered carbon in different land use cover between 1989 and 2016 in the municipality of Lucas do Rio Verde, Mato Grosso, located at the southern border of the Amazon. Two orbital images of the Landsat series (TM and OLI) were analyzed, both from July. The best classification method of land use and occupation was selected, and some band compositions were tested. The assessment of the efficiency of the sequestered carbon was made by the CO2eflux index. For the classification of the classes, the selected method was maximum likelihood, with composition of bands: medium infrared, near infrared and red. In 27 years, the area classified as agriculture increased by 172.90%, and the native vegetation was the most affected (-45.26%) in area loss. The work identified a reduction in the average of the carbon sequestration efficiency of native vegetation (48.48%) and the total area (52.17%), which occurred due to the loss of native vegetation, in which it consists of the coverage of greater photosynthetic activity, therefore greater fixed carbon. The study concludes that changes in land use impact on the carbon sequestration efficiency of the study area in 27 years.Keywords: temporal analysis, CO2eflux, digital classification of images

REGRESSÕES ROBUSTA E LINEAR PARA ESTIMATIVA DE BIOMASSA VIA IMAGEM SENTINEL EM UMA FLORESTA TROPICAL

A preocupação com as mudanças climáticas globais tem motivado diversos pesquisadores a encontrar métodos eficazes para a quantificação de biomassa florestal e carbono estocado em florestas tropicais, uma vez que, estas atuam de forma mitigatória e compensatória desses efeitos. O sensoriamento remoto tem sido utilizado de forma eficaz e com grande potencial para a estimativas em larga escala, com destaque para dados de Radar de Abertura Sintética (SAR) e imagens multiespectrais. Os estudos já desenvolvidos com essa finalidade utilizaram diversas técnicas para associar a biomassa acima do solo (AGB) com os dados obtidos por sensoriamento remoto, entretanto, a aplicação da regressão robusta ainda não está sendo utilizada para tal finalidade. Sendo assim, o objetivo do presente estudo é avaliar o desempenho da regressão robusta comparando com a regressão linear que é tradicionalmente utilizada, além de avaliar o potencial da utilização dos dados oriundos do satélite Sentinel 1 e 2. Neste âmbito, foram utilizadas imagens multiespectrais (Sentinel 2), imagem SAR (Sentinel 1) e como variável resposta a AGB obtida a partir de dados Light Detection and Ranging (LiDAR). A AGB foi estimada por dois métodos de regressão: robusta e linear. Os modelos de regressão robusta e linear apresentaram desempenho semelhante, com R²aj. variando entre 0,33 a 0,34, erro padrão da estimativa de 48 Mg.ha-1 e raiz do erro médio quadrático de 16%. Conclui-se que não houve diferença significativa entre a regressão linear e a regressão robusta para esse conjunto de dados, indicando que a regressão não é influenciada por possíveis outliers e que existe potencial na utilização de dados oriundos do satélite Sentinel

COMPARATIVE ANALYSIS OF SPLIT-WINDOW AND SINGLE-CHANNEL ALGORITHMS FOR LAND SURFACE TEMPERATURE RETRIEVAL OF A PSEUDO-INVARIANT TARGET

Land surface temperature (LST) acquired from remote sensing observations is essential to monitor surface energy and water exchange processes at the land-atmosphere interface. Most LST retrieval methodologies are developed focusing on Northern hemisphere. Consequently, Southern hemisphere has a great need for investigating the performance of LST retrieval algorithms already consolidated in the literature. In this paper, we compared a Splitwindow (SW) and a Single-channel (SC) method to retrieve LST from Landsat 8 OLI/TIRS images in a dune field, Southern Brazil. To validate the results, the Atmospheric Correction Parameter Calculator (ACPC) tool and Radiative Transfer Equation (RTE) were used. Results demonstrated that both methodologies are in accordance with the RTE, despite they overestimated the LST. Analysis of variance (ANOVA) indicated that the means are not statistically significant (0.05 level). The correlations between LST retrieved and RTE were strong, producing R² of 0.984 and 0.973 for the SW and SC, respectively, and RMSE values of 1.18 and 1.6. SW also exhibited the best values of MSD (±0.983) and Bias (0.773), thus reinforcing its superior performance. SW can be applied with an accuracy of 1.18 K in Southern Brazil, without needing complex modeling or specific radiosonde

Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data

Light Detection and Ranging (LiDAR) remote sensing has been established as one of the most promising tools for large-scale forest monitoring and mapping. Continuous advances in computational techniques, such as machine learning algorithms, have been increasingly improving our capability to model forest attributes accurately and at high spatial and temporal resolution. While there have been previous studies exploring the use of LiDAR and machine learning algorithms for forest inventory modeling, as yet, no studies have demonstrated the combined impact of sample size and different modeling techniques for predicting and mapping stem total volume in industrial Eucalyptus spp. tree plantations. This study aimed to compare the combined effects of parametric and nonparametric modeling methods for estimating volume in Eucalyptus spp. tree plantation using airborne LiDAR data while varying the reference data (sample size). The modeling techniques were compared in terms of root mean square error (RMSE), bias, and R2 with 500 simulations. The best performance was verified for the ordinary least-squares (OLS) method, which was able to provide comparable results to the traditional forest inventory approaches using only 40% (n = 63; ~0.04 plots/ha) of the total field plots, followed by the random forest (RF) algorithm with identical sample size values. This study provides solutions for increasing the industry efficiency in monitoring and managing forest plantation stem volume for the paper and pulp supply chain